期刊名称：European Journal of Agronomy
影响因子:6.7
DOI:10.1016/j.eja.2024.127389
文章涉及的土壤理化和酶活：土壤含水量、土壤有机碳、全氮、全磷、有效磷、土壤pH、碱解氮以及脲酶、过氧化氢酶、碱性磷酸酶活性
1.研究内容
本研究以宁夏同心县黄土高原半干旱区春玉米连作农田为研究对象，开展为期6年的田间定位试验，设置5个秸秆还田梯度处理（T0-T4：0、3000、6000、9000、12000 kg·ha-1），系统探究不同秸秆还田量对玉米产量及产量稳定性、土壤理化性质、土壤酶活性、土壤细菌群落组成与多样性的影响。研究分析秸秆还田条件下土壤养分、酶活性与细菌群落的相关关系，借助结构方程模型解析秸秆还田、土壤性质、细菌群落与玉米产量之间的耦合路径，阐明半干旱区秸秆还田通过调控土壤细菌群落、改善土壤性质进而实现玉米增产的内在机制，弥补半干旱玉米连作体系下该方向机制研究的不足，为黄土高原半干旱区域秸秆还田科学配量、旱地农业可持续发展提供理论参考。
2.样本处理
试验采用随机区组设计，各处理田间水肥、农艺管理保持一致。于试验第6年玉米收获期，利用五点取样法采集0-20cm耕作层土壤，土样低温运回实验室，过筛后分为三份，分别用于土壤理化指标、土壤酶活性测定和土壤细菌16S rRNA高通量测序。2014-2019年每年收获期测定玉米穗粒数、百粒重，换算籽粒产量并计算产量稳定性指标。采用经典方法测定土壤理化与酶活性，测序数据结合SPSS、R、Origin软件完成统计分析与绘图。
3.研究结果
秸秆还田处理可显著影响玉米籽粒产量与产量稳定性（图1）。在各个玉米生长季中，T4（12000kg·ha-1）处理的籽粒产量整体高于T0、T1、T2、T3处理（图1a）；秸秆还田处理与生长年份对籽粒产量存在极显著交互效应（P<0.001）。在产量稳定性指标方面，T4处理可持续产量指数（SYI）为全部处理中最高（图2c），说明高量秸秆还田T4处理不仅增产效果突出，同时具备更优的产量稳定性，适宜半干旱旱作农田可持续生产。秸秆还田量能够显著改变土壤含水量、土壤有机碳、全氮、全磷、有效磷以及脲酶、过氧化氢酶、碱性磷酸酶活性，但对土壤pH、碱解氮影响不显著（图2）。过氧化氢酶、脲酶、碱性磷酸酶活性分别提升12-99%、6-34%、13-71%。五个处理之间土壤养分含量与酶活性整体排序为T4>T3>T2>T1>T0。
图1.2014-2019年不同秸秆还田量下的籽粒产量（a、b）、可持续产量指数与变异系数（c、d）。注：误差棒代表标准差。T0、T1、T2、T3、T4分别代表无秸秆还田、秸秆还田量3000 kg·ha-1、6000kg·ha-1、9000kg·ha-1、12000 kg·ha-1处理。图（a）、（b）中不同小写字母表示在P<0.05水平下差异显著。箱线图内部横线代表中位数，白色圆点代表平均值。*、***分别代表P<0.05、P<0.001显著水平。
图2.不同秸秆还田量下土壤性质的变化。注：误差棒代表标准差（n=6）。图ai小提琴图内部黑色条带代表25%和75%分位数；条带外侧须线代表95%与5%分位数，图内白色圆点表示中位数；小提琴图形区域反映数据分布特征。不同字母表示各秸秆还田处理间在P<0.05水平存在显著差异。
高通量测序得到的稀疏曲线趋于饱和，证明测序数据质量满足后续分析要求（图3a），韦恩图统计得到各样品共有与特有细菌OTU数量（图3b），5个处理共计识别6 540 588个OTU。对细菌α多样性分析结果显示，与T0相比，T3、T4处理香农指数、Chao1指数均显著升高（图4a、b）。秸秆还田量显著改变土壤前10优势细菌门、属水平群落结构（图4c-f）。LEfSe分析（P<0.05，LDA≥2.0）筛选得到各处理标志性生物类群：候选罗库细菌门、绿弯菌门在T0显著富集，变形菌门在T4富集。Cytophagia、Chryseolinea、Chryseolinea属富集于T3处理（图5）。基于FAPROTAX分析共得到3 206 546条KEGG通路冗余基因。
图3.土壤样本的核心-泛基因稀释曲线（a）与OTU数目韦恩图（b）（n=6）。注：不同颜色代表不同样本；重叠区域数字代表多个样本共有的物种数，非重叠区域数字代表对应样本的特有物种数。
图4.土壤细菌群落多样性与群落组成。（a）香农指数；（b）Chao1指数；（c、d）优势细菌类群的门水平与属水平组成；（e、f）不同秸秆还田量下的差异显著类群。注：图a-b为菱形箱线图，箱体跨度代表25%、75%分位数，须线延伸至最大值与最小值，交汇位置为中位数；小圆点代表平均值，须线边界覆盖全部最大、最小分位数值。
图5.基于线性判别分析效应大小（LEfSe）方法识别不同秸秆还田量下丰度存在显著差异的细菌类群。注：图为LEfSe分析的细菌进化分支图，由中心向外依次代表门、纲、目、科、属分类水平；小圆点的大小代表该分类单元下物种的相对丰度。无显著差异的物种标记为黄色，存在显著差异的物种以不同颜色标识。（b）LDA值≥2.0、P<0.05条件下细菌类群的LDA得分图。
图6.PICRUSt2预测得到的不同秸秆还田量对主要代谢功能相对丰度的影响。（a）KEGG一级通路；（b）KEGG二级通路；（c、d）基于Bray-Curtis距离的土壤微生物功能非度量多维尺度（NMDS）分析。
Spearman相关性分析结果显示，细菌多样性指数（香农、Chao1）、酸杆菌门、拟杆菌门与土壤性质、酶活性呈显著正相关，与土壤pH、全氮呈负相关（图7a）。拟杆菌门与土壤含水量、土壤有机碳、全磷、全氮以及多种土壤酶活性呈显著正相关。在最优T4处理下，多数细菌类群与土壤酶活性存在显著相关关系，放线菌门、疣微菌门、芽单胞菌门大多表现为负相关（P<0.05）。氨基酸代谢、碳水化合物代谢通路与土壤养分、酶活性呈正相关，但未达到显著水平。玉米产量与土壤有机碳、全氮、全磷、有效磷及三种土壤酶活性呈显著正相关，与pH呈显著负相关（图7c）。
结构方程模型用来解析秸秆还田量、土壤细菌、土壤性质、酶活性、玉米产量的直接与间接效应，模型拟合度良好。土壤养分是对玉米产量产生正向关联最重要的因子；秸秆还田无法直接提升玉米产量，而是通过改变有益细菌类群、细菌多样性、土壤酶活性、土壤性质，间接调控玉米产量。
图7.基于Spearman相关性分析得到的系统发育聚类热图，展示土壤性质与细菌多样性、前10个优势细菌门（a）、属（b）相对丰度以及玉米产量（c）之间的相关关系。*、**、***分别代表P<0.05、P<0.01、P<0.001显著水平。结构方程模型（SEM）揭示细菌群落与秸秆还田量对作物产量的直接、间接效应（d）。为简化绘图，将同一类别的预测变量（群落组成、群落多样性、秸秆还田量）归至同一方框，该方框并不代表潜变量。箭头旁数字代表变量间关系的效应值；图中仅绘制P<0.05的显著直接效应。蓝色/黑色线条代表正相关关系，红色线条代表负相关关系。群落组成分别指代变形菌门与拟杆菌门；群落多样性为细菌香农指数与Chao1指数；土壤酶活性分别指代脲酶（URE）、碱性磷酸酶（ALP）、过氧化氢酶（CAT）；土壤性质分别指代土壤含水量（SWC）、土壤有机碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）。
4.结论
本研究揭示微生物驱动作物生长的内在机制，为优化秸秆还田量、发展可持续农业提供重要的田间试验证据。秸秆还田更有利于提升土壤有机碳、全氮养分含量，增强土壤酶活性；显著富集参与秸秆降解的共营养型细菌（变形菌门、拟杆菌门），提高细菌多样性指数（香农指数、Chao1指数）。同时6年田间定位试验证实秸秆还田管理模式下土壤微生物、土壤酶活性对作物产量起到重要作用。